Esta remesa de artículos es uno de los resultados más impresionantes de la iniciativa BRAIN [Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies, por sus siglas en inglés] que empezó con el presidente Obama en el 2013 y que durará hasta el 2030. En este caso, han utilizado una técnica que se llama conectómica para reconstruir los circuitos de la corteza cerebral del ratón. Han tardado casi una década, pero un consorcio de laboratorios ha logrado utilizar microscopia electrónica para mapear todas las conexiones neuronales en circuitos pequeños de neuronas cuya actividad había sido medida. Es un tour de force con muchísima riqueza de resultados, que es como poner uno de muchos ladrillos en un enorme edificio para entender el cerebro.  

Es conveniente recordar que hace más de un año se publicó otra remesa de artículos impresionantes, mapeando los tipos celulares del cerebro, que son las neuronas que generan todas estas conexiones. Este es otro de los resultados más impresionantes que ha surgido del proyecto BRAIN de Estados Unidos.  

Ahora, el gran desafío es juntar estos dos troncos de ciencia nueva; en otras palabras, entender qué conexiones surgen de qué tipo de neuronas. Para ello muy posiblemente hagan falta nuevas técnicas, como la utilización de microscopia óptica de expansión, que permite hacer las dos cosas a la vez. Ahora conocemos cuantos tipos de células hay y cómo son las conexiones de todas, pero hace falta mapear las conexiones de cada tipo de neurona. Esta nueva microscopía se acaba de inventar y creo que tendrá un largo recorrido. 

Mi último comentario es que estos dos grandes troncos de resultados, cada uno de ellos merecedor de un Premio Nobel en mi humilde opinión, han surgido no del trabajo de laboratorios individuales, sino de grandes consorcios. Esto es una nueva manera de trabajar en la neurociencia y se parece mucho a lo que ocurrió hace más de una década en genética con la secuenciación del genoma humano, y a lo que lleva ocurriendo en física, química y astronomía desde hace ya casi un siglo. Es una revolución en la neurociencia, no solo por las técnicas o los resultados, sino por la manera de trabajar.

El proyecto denominado MICrONS proporciona un conjunto de datos a una escala y una resolución sin precedentes. En este dataset se han combinado registros funcionales con la estructura anatómica a alta resolución de varias áreas corticales visuales del ratón. Así, se han registrado funcionalmente más de 70.000 neuronas excitadoras y sus respuestas a vídeos de escenas naturales que abarcaron 1 mm³ de la corteza visual. Este trabajo nos revela la estructura detallada de unas 60.000 neuronas excitadoras y 500 millones de sinapsis, lo que representa el mayor estudio estructura-función neocortical realizado hasta la fecha. 

Este conjunto de trabajos sienta muchas de las bases de varios principios de organización funcional que, aunque asumidos, no estaban demostrados y representaban lagunas del conocimiento del sistea nervioso. De hecho, los principios de conectividad que ahora se revelan a nivel estructural y funcional parecen tener un papel fundamental en el procesamiento sensorial y el aprendizaje. Además, es de destacar que estos principios son compartidos tanto por sistemas biológicos como artificiales, por lo que representan una información fundamental a la hora de diseñar redes artificiales basadas en inteligencia artificial. Sin duda, colectivamente, estos hallazgos son un paso de gigante, largamente esperado y que no es sino la punta del iceberg de lo que está por venir en la compresión del funcionamiento del cerebro. De hecho, los autores también demuestran que redes neuronales recurrentes artificiales entrenadas en una tarea de clasificación sencilla desarrollan patrones de conectividad que remedan las reglas de conectividad reveladas por los datos biológicos. En definitiva, que la capacidad del sistema para procesar información y almacenarla en forma de memoria está determinada por la conectividad del propio sistema. 

Es más, los autores han generado un modelo artificial básico que no solo predice la actividad neuronal de la corteza visual, sino también las propiedades funcionales de las neuronas y sus características anatómicas. A mi modo de ver, estos hallazgos son de una importancia capital, que van a tener un gran impacto en el campo de la neurocomputación y van a facilitar otros descubrimientos sobre la organización funcional de los circuitos neuronales al permitir la exploración de cuestiones que no se habían considerado en un principio. 

Tanto esta colección de datos, como los modelos que se ponen a disposición en abierto pueden ser muy útiles para explorar qué disfunciones específicas en el circuito podrían conllevar alteraciones funcionales compatibles con patologías conocidas.   

Estos estudios multicéntricos y colaborativos son de gran importancia para el campo, ya que los avances tecnológicos más significativos requieren la participación de expertos en diversas disciplinas, capaces de integrar la información desde múltiples perspectivas. Además, con el desarrollo de herramientas computacionales como el machine learning y la inteligencia artificial, la capacidad de análisis e integración de datos ha alcanzado niveles sin precedentes. 

Sin embargo, es fundamental recordar que las neuronas no actúan de forma aislada: necesitan de toda una red de células no neuronales, como la glía, para establecer sinapsis y funcionar adecuadamente. Por ello, resulta crucial realizar estudios que recojan la información de forma integral, sin separar artificialmente las células por fenotipo o características individuales. Aunque en el estudio se hace una segmentación específica, también se logra una identificación de estructuras no neuronales como astrocitos, microglía y vasos sanguíneos, lo cual permite una visión más completa del circuito. 

Este tipo de trabajos, que consideran las conexiones dentro de un sistema sensorial, en este caso, el visual, incluyendo todos los componentes celulares involucrados, son esenciales para avanzar en nuestra comprensión sobre cómo se procesa e integra la información en el cerebro y, en última instancia, cómo percibimos el mundo que nos rodea.